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在 2026 年，管理多个大型语言模型 (LLM)，例如 GPT-5， 克劳德， 双子座，以及 美洲驼 对企业来说是一项日益严峻的挑战。AI 编排工具通过统一工作流程、降低成本和改善治理来简化此操作。以下是主要解决方案的简要分类：
从成本效益到高级定制，每种工具都有独特的优势。选择正确的平台取决于贵组织的优先事项，例如成本控制、可扩展性或技术灵活性。
快速对比:
选择与您的目标相一致的解决方案，无论是节省成本、建立自定义工作流程还是自动化流程。
Prompts.ai 汇集了超过 35 种人工智能模型，例如 GPT-5、Claude、LLaMa、Gemini 和专业工具，例如 旅程中途， Flux P，以及 Kling AI -整合到一个简化的平台中。这消除了管理多个订阅、API 密钥和计费系统的麻烦。通过集中这些工具，团队可以实时并排比较模型，为每项任务选择最佳模型，并将工作流程转变为可重复、可审计的流程。
该平台与企业工具无缝集成，例如 Slack， Gmail的，以及 Trello，允许 人工智能驱动的自动化 跨越各个部门。立即添加新模型，无需自定义集成，并确保用户始终可以使用最新功能。
这种统一的系统不仅简化了准入，而且为深入的多模式评估创造了机会。
Prompts.ai 支持各种任务，从文本生成到图像创建。团队可以直接比较模型，比如 GPT-5 的创造力与 Claude 的分析深度，或者 LLaMa 的开源灵活性与 Gemini 的多模态功能，这有助于将生产力提高多达 10 倍。该平台还包括用于概念艺术的Midjourney等创意工具， Luma AI 用于 3D 建模，以及 Reve AI 对于利基应用程序，均可通过单一界面访问。
除了统一工具外，Prompts.ai 还提供强大的成本控制。其Finops优先设计可跟踪所有模型中使用的每种代币，直面不可预测的费用。该平台声称，与维持35种以上工具的订阅相比，它可以将人工智能成本降低多达98％，并且能够在不到10分钟的时间内将支出减少95％。
Prompts.ai 使用即用即付的代币信用系统，提供灵活的定价等级。用户可以免费浏览该平台，而创作者计划起价为29美元，家庭使用起价为99美元。商业计划从每位会员99美元到129美元不等，均具有实时成本监控功能，以实现透明度和可控性。
Prompts.ai 遵守严格的合规标准，满足 SOC 2 第二类、HIPAA 和 GDPR 要求。其 SOC 2 类型 2 审计于 2025 年 6 月 19 日开始，持续监控是通过以下方式进行的 万塔。专门的信任中心提供安全措施、政策更新和合规进展的实时视图，使其成为具有严格审计和数据治理需求的行业的理想之选。
业务计划（Core、Pro 和 Elite）包括用于合规性监控和治理的专业功能，可确保敏感的组织数据保持安全和可控。
Prompts.ai 旨在轻松扩展，无需进行重大基础设施变更即可支持从小型团队到《财富》500 强公司的所有企业。添加新模型、用户或部门需要几分钟，而不是几个月，这简化了企业 AI 扩展中通常是一个复杂的过程。
例如，纽约、旧金山和伦敦等城市的全球团队可以在同一个受管平台上无缝协作。该平台还提供实际操作入门、企业培训和即时工程师认证计划，为团队提供专家工作流程，并培养一个由熟练即时工程师组成的社区。
LangChain 是一个开源 Python 框架，专为构建 LLM 应用程序而设计。它通过提供标准化接口简化了嵌入式模型、LLM 和矢量存储的集成，从而简化了将各种 AI 组件连接到紧密工作流程的过程。LangChain拥有令人印象深刻的11.6万颗GitHub明星，已成为人工智能开发社区的首选编排框架。
在 LangChain 的基础上， LangGrap 引入了有状态的、基于图形的代理工作流程。它使用状态机来处理分层、协作或顺序（移交）模式。正如 n8n.io 博客所指出的那样， LangGrap “利用学习复杂性来精确控制代理工作流程”。
为了使这些应用程序变为现实，LangServe负责LangChain和LangGraph的部署，而LangSmith提供实时监控和日志记录，以确保多步工作流程的流畅性能。
这些工具共同构成了一个完整的管道：LangChain奠定了基础，LangGraph协调了多代理工作流程，LangServe促进了实时部署，LangSmith确保了可靠的生产性能。这种组合不仅支持构建强大的应用程序，还可以无缝集成到多模型环境中。
与多合一平台不同，这个开源生态系统通过为专业应用程序提供微调控制而脱颖而出。
LangChain 支持检索增强生成 (RAG)，并通过标准化接口连接多个 LLM 组件。这使开发人员无需修改整个工作流程即可在模型之间切换。它还实现了 React 范例，使代理能够动态确定何时以及如何使用特定工具。
LangGraph 通过启用多代理编排进一步推动了这一点。开发人员可以设计工作流程，其中 LLM 在分层结构（一个模型监督其他模型）中运行，并行协作，或者在专业模型之间按顺序传递任务。这种设置允许团队利用不同模型的独特优势——例如，使用一种模型进行数据提取，使用另一种模型进行分析，使用第三种模型生成最终输出。
该生态系统还包括 LangGraph Studio，这是一款提供可视化、调试和实时交互功能的专用 IDE。该工具可帮助开发人员更好地了解模型在工作流程中的交互方式，从而更容易识别多模型设置中的瓶颈或错误。
LangChain 遵循简单的定价结构。它为企业用户提供免费的开发者计划、每月39美元的付费Plus套餐和自定义定价选项。Plus套餐的LangSmith和LangGraph Platform云服务的起价也为每月39美元，企业定价可应要求提供。对于那些寻求更经济实惠的选择的人，可以免费部署自托管精简版，尽管有一定的限制。除了这些等级之外，该平台还采用基于使用量的定价，仅按实际使用量收费。
LangSmith 通过其监控和追踪工具提高了透明度和可观察性。它记录了多步工作流程中每个步骤的输入和输出，从而更易于调试和进行根本原因分析。这些功能可确保即使是最复杂的工作流程也能保持透明并满足合规性要求。尽管组织应实施自己的数据保留政策和访问控制，但详细的记录可以创建审计记录，以帮助满足监管需求。对于具有严格合规标准的企业，自托管部署可以完全控制数据存储。
LangSmith 部署提供自动扩展基础架构，旨在处理可能运行数小时甚至数天的长时间运行的工作流程。这对于需要持续处理的企业工作流程特别有利。
LangGraph 支持流媒体输出、后台运行、突发处理和中断管理等功能。这些功能使工作流程无需手动干预即可适应需求的突然激增。
虽然基于 Langchain 的系统可以对工作流程架构进行精细控制，但有效地扩展它们需要技术专业知识。团队需要优化图表结构、高效管理状态并正确配置部署基础架构。对于拥有强大工程资源的组织来说，这种技术深度成为一种优势——允许自定义扩展策略、高级错误处理和量身定制的协调系统来满足特定需求。这种灵活性使得 LangChain 成为希望超越一刀切平台限制的团队的绝佳选择。
微软的代理生态系统结合了两个强大的框架，每个框架都解决了人工智能编排的独特方面。 AutoGen 专门创建单代理和多代理人工智能系统，简化代码生成、调试和部署自动化等软件开发任务。它支持从快速原型设计到企业级开发的所有内容，使对话代理能够根据自然语言输入进行多回合交互和自主决策。通过自动执行代码审查和功能实现等关键步骤，AutoGen 简化了软件交付流程。
另一方面， 语义内核 用作开源软件开发工具包，旨在将现代 LLM 与用 C#、Python 和 Java 编写的企业应用程序连接起来。它充当桥梁，将人工智能功能集成到现有的业务系统中，无需进行全面的技术改革。
“微软正在将AutoGen和语义内核等框架合并到一个统一的微软代理框架中。这些框架专为企业级解决方案而设计，并与 Azure 服务集成。” [2]
这种集成为微软人工智能服务的无缝多模型协调奠定了基础。
统一框架通过与 Azure 服务紧密集成来增强互操作性。此设置为访问各种 LLM 和 AI 模型提供了单一接口。AutoGen 的架构允许专业代理进行协作，确保任务与量身定制的模型相匹配，以实现最佳性能和成本效益。此外，该生态系统还包括 模型上下文协议 (MCP)，一种安全且版本化共享工具和上下文的标准。自定义 MCP 服务器每秒能够处理 1,000 多个请求，可实现多个 LLM 之间的可靠协调。
“MCP有一些重量级支持者，例如微软、谷歌和IBM。”
微软利用模型上下文协议来确保安全有效的人工智能运营，从而优先考虑其代理生态系统内的治理。
“具有这种特征的编排层是人工智能代理在生产中安全运行的关键要求。”
该生态系统旨在轻松扩展，通过利用 Azure 的基础架构来满足企业不断增长的需求，该基础架构目前支持超过 60% 的企业 AI 部署 [2]。AutoGen 的事件驱动架构可有效管理分布式工作流程，即使大规模也能确保平稳运行。市场数据凸显了对可扩展人工智能解决方案的需求不断增长：到2025年，人工智能编排市场预计将达到114.7亿美元，复合年增长率为23％，而 Gartner 预测，到2028年，80％的面向客户的流程将依赖于多代理人工智能系统。这确保了企业能够在团队之间保持高效的工作流程并适应不断变化的需求。
LLMOps 平台旨在监督、评估和微调多个大型语言模型 (LLM) 投入生产后。他们专注于部署后的任务，例如性能监控、质量检查和持续改进。目标是确保模型保持可靠性并随着时间的推移提供准确的结果。
例如，Arize AI 专门检测数据漂移，而 Weights & Biases 则擅长跟踪实验。通过满足这些运营需求，这些平台使管理多模型设置更加高效有效。
同时处理多个 LLM 是这些平台的关键优势。它们通常具有统一的仪表板，可显示所有活跃模型的关键性能指标。这种集中式视图使团队可以更轻松地为特定任务确定表现最佳的模型。然后，可以根据模型复杂性、成本效益和准确性等因素来指导部署决策。
为了控制开支，LLMOps平台提供了按模型、用户和应用程序详细列出的人工智能成本明细。它们还使团队能够通过将每个请求的成本与质量指标进行比较来分析成本绩效的权衡，从而确保在不牺牲输出质量的情况下优化预算。
治理是许多 LLMOps 平台的基石。他们维护模型交互日志，这对于满足监管和审计要求至关重要。基于角色的访问控制和详尽的审计跟踪等功能可帮助组织管理权限和维护数据隐私标准，让合规性密集的行业高枕无忧。
这些平台专为处理大规模企业部署而构建。无论是在云端还是在本地，它们都提供自动扩展功能和灵活的基础架构选项。与 DevOps 管道和 CI/CD 工作流程的集成进一步简化了部署和监控。实时绩效跟踪和警报系统确保团队能够在出现问题时快速解决问题，保持运营平稳运行。
代理编排平台旨在同时负责软件和工作流程，涵盖较旧的传统系统和最新的应用程序。与仅观察生产中模型的工具不同，这些平台通过直接与关键业务软件交互来主动实现流程自动化。Caesr.ai 就是一个很好的例子，它将人工智能模型直接连接到基本业务工具，将自动化转变为业务运营的实际驱动力，而不仅仅是被动监督。
这些平台还擅长集成多个 AI 模型。通过将模型视为可互换的工具，企业可以为特定任务选择最佳工具，从而确保以精确和量身定制的专业知识处理工作流程。
代理协调平台的可扩展性围绕兼容性和企业级集成。例如，Caesr.ai 专为实现通用兼容性而构建，允许代理在网络、桌面、移动、安卓、macOS 和 Windows 平台上无缝运行。这种灵活性消除了整个组织的部署挑战。此外，通过直接与工具和应用程序进行交互，绕过对API的完全依赖，该平台可实现现代基于云的系统和较旧的传统软件的平稳运行。Caesr.ai 还遵守严格的企业安全和基础设施标准，使其成为大规模部署的可靠选择。
选择正确的人工智能编排工具意味着权衡其优势和局限性。每个平台都有不同的优势，但了解它们的权衡对于使它们与组织的目标、技术能力和预算保持一致至关重要。
Prompts.ai 因其节省成本的能力和广泛的模型访问权限而脱颖而出。通过将超过35个领先的LLM整合到一个界面中，它无需多次订阅，从而将人工智能软件支出减少了多达98％。其实时FinOps控制为财务团队提供了对代币使用情况的详细监督，从而简化了预算管理。即用即付的TOKN信用系统确保了灵活性，避免了不必要的经常性费用。此外，其提示库和认证计划使非技术用户更容易入门。但是，在自定义基础架构上投入大量资金的组织可能会面临迁移挑战，需要高度专业化框架的团队应确认与其需求的兼容性。
LangChain 与 LangServe 和 LangSm 为寻求完全控制 AI 管道的开发人员提供了无与伦比的灵活性。它的开源基础允许深度定制，而其活跃的社区则提供了大量的集成和扩展。LangSmith 的调试工具可以更轻松地查明工作流程问题。不利的一面是，设置生产就绪系统的复杂性需要大量的工程专业知识，这对于没有专门 DevOps 支持的小型团队来说可能是一个障碍。此外，由于缺乏内置的成本跟踪，需要使用不同的工具来监控多个模型提供商的支出。
微软的代理生态系统 （AutoGen和语义内核）与Azure服务无缝集成，非常适合已经在使用微软基础架构的企业。AutoGen 支持对复杂任务进行多代理协作，而语义内核则提供高级内存和计划功能。其安全性和合规性功能符合开箱即用的企业标准。但是，该生态系统将用户与微软紧密联系在一起，这使得迁移变得困难，并且随着使用量的增加，成本也会增加。对于微软堆栈之外的组织来说，整合和入职可能更具挑战性。
llmOps 平台 像 Arize AI 和 Weights & Biases 一样，在可观测性和性能监控方面表现出色。他们跟踪延迟、精度偏移和代币使用等关键指标，为数据科学团队提供持续完善模型的见解。实验跟踪和版本控制等功能有助于高效管理多个模型迭代。但是，这些平台侧重于监控，而不是协调工作流程或自动化流程。执行需要其他工具，团队需要机器学习方面的专业知识才能充分利用这些平台。
代理编排平台 例如 caesr.ai 专门通过在 Web、桌面和移动环境中直接与业务软件交互来实现工作流程自动化。它们与现代云应用程序和缺少API的旧系统兼容，从而消除了常见的集成障碍。Windows、macOS 和安卓的通用兼容性确保了部署的一致性。但是，这些平台是为自动化而设计的，而不是为实验或即时工程而设计的，因此不太适合专注于迭代测试或模型比较的团队。
适合您的组织的最佳平台取决于您的特定需求和人工智能之旅的阶段。刚接触多模式协调的团队可能会受益于简化访问和降低成本的工具。以工程为主的团队可能会优先考虑提供广泛定制的平台。具有严格合规要求的企业需要具有内置监管功能的工具，而专注于自动化工作流程的企业则应寻找与现有系统无缝集成的平台。这些注意事项对于有效扩展 AI 工作流程至关重要。
无论您的目标是节省成本、技术灵活性、无缝集成、绩效跟踪还是工作流程自动化，在 2026 年管理多个 LLM 都需要一个与组织优先事项密切相关的平台。虽然没有一个工具可以完成所有任务，但了解每个平台的优势将帮助您选择符合您特定需求的平台。
适用于寻求广泛模型准入的注重成本的组织，Prompts.ai 脱颖而出。它整合了对超过35家领先LLM的访问权限，将成本削减了多达98％。凭借其即用即付的TOKN积分系统和大量的提示库，它简化了入职和成本管理。重视在多个模型中进行简单实验的团队会发现该平台特别有效。
开发团队需要深度定制 应该考虑 LangChain 与 LangServe 和 LangSmith 配对。它建立在开源框架之上，在活跃的社区的支持下，提供了广泛的灵活性和集成选项。但是，它需要强大的DevOps功能和外部工具来跟踪成本，因为这些功能不包括在内。
专注于微软的企业 将受益于 AutoGen 和语义内核，它们与 Azure 无缝集成并提供企业级安全性。这些工具在复杂任务的多代理协作方面表现出色，但随着使用量的增加，它们可能会受到供应商的限制和成本上升。非微软环境可能会面临额外的集成障碍。
对于优先考虑绩效指标的数据科学团队，像 Arize AI 和 Weights & Biases 这样的平台是理想的。它们提供详细的监控、实验跟踪和版本控制，非常适合分析延迟、精度偏差和令牌使用情况。但是，这些平台侧重于观察而不是执行，需要额外的工具来进行工作流程协调和自动化。
希望跨传统和现代系统实现自动化的企业 应该探索像 caesr.ai 这样的代理编排平台。即使API不可用，这些工具也可以直接与Windows、macOS和安卓上的软件进行交互，从而打破了常见的集成障碍。但是，它们不太适合快速原型设计或迭代即时工程。
最佳选择取决于您当前的人工智能成熟度以及您正在应对的挑战。刚接触多模式协调的团队通常会受益于可简化访问并提供明确成本透明度的平台。工程密集型组织可能会优先考虑定制，而具有严格合规需求的企业应将重点放在治理功能上。运营驱动型企业应寻找能够轻松与现有系统集成的工具。通过使您的平台与您的实际工作流程要求保持一致，您可以有效地扩展 AI，而无需不必要的复杂性或费用。
Prompts.ai 通过提供对 AI 使用情况、支出和投资回报率 (ROI) 的实时洞察来削减成本。它可以在一个统一的平台上访问超过35种大型语言模型，从而简化比较并简化工作流程，从而最大限度地提高效率。
通过微调模型选择和使用，Prompts.ai 确保您从 AI 投资中获得最大价值，同时控制不必要的开支。
在选择 AI 编排平台时，重要的是要考虑它与您当前的系统和工作流程集成的难易程度。毫不费力地连接的平台可以节省时间并避免不必要的干扰。
另一个关键因素是 可扩展性 -您的平台应能够在不影响性能的情况下管理不断增长的需求并支持多种大型语言模型 (LLM)。
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最后，评估该平台的 定制功能 和 安全措施。一个灵活的平台可以适应您的独特需求，同时保护敏感数据，将为您带来安心和长期价值。
人工智能编排工具在保护敏感信息和遵守企业治理政策方面起着至关重要的作用。他们通过采用关键安全措施来实现这一目标，例如 身份验证、授权和活动审计。这些功能共同保护数据免受未经授权的访问，同时保持对组织标准的合规性。
这些平台中有许多还提供集中控制系统，允许管理员监督和管理用户的访问权限。通过确保只有获得批准的个人才能使用某些模型或数据集，这种方法可以降低潜在风险。同时，即使在复杂的多模型环境中，它也能促进安全高效的团队合作。
